Официальный сканер гостей страницы ВКонтакте
Официальный сканер гостей страницы ВКонтакте|
ВКонтакте гости — официальный рабочий сканер гостей вашей страницы, которые посещали её за последние 7 дней.
4 нововведения осени: Просмотр гостей не состоящих в ваших друзьях Точная информация о времени посещения человеком Просмотр гостей любой анкеты в друзьях Новая удобная статистика с фильтрами |
||
|
Для просмотра гостей своей страницы введите свой ID ВКонтакте
| ||
|
|
Комментарии |
|
Спасибке :)
реальная тема )) сканит подруг
SAP и Microsoft совместно работают над совместными предложениями по генеративному искусственному интеллекту, чтобы помочь клиентам решить проблему нехватки кадров
ВАЛЬДОРФ, Германия, 15 мая 2023 г.
генеративные инновации искусственного интеллекта, помогающие решать самые фундаментальные бизнес-задачи клиентов. Компании будут совместно работать над интеграцией решений SAP SuccessFactors с Microsoft 365 Copilot и Copilot в Viva Learning, а также со службой Microsoft Azure OpenAI для доступа к мощным языковым моделям, которые анализируют и генерируют естественный язык. Интеграция обеспечит новый опыт, предназначенный для улучшения того, как организации привлекают, удерживают и обучают своих людей.
«В течение многих лет Microsoft и SAP работали вместе, помогая своим клиентам продвигать процесс трансформации, — сказал Кристиан Кляйн, генеральный директор и член исполнительного совета SAP SE. «SAP уже давно внедряет ИИ в свои решения, и мы очень рады возможностям, которые открывает генеративный ИИ для нашей отрасли и наших клиентов. Сегодняшнее объявление является одним из примеров того, как мы привносим мощь генеративного ИИ в бизнес, основываясь на 50-летнем опыте инноваций для компаний по всему миру».
«У нас есть невероятная возможность создать искусственный интеллект нового поколения, который обеспечит рост производительности для каждого человека, организации и отрасли, включая функцию управления персоналом», — сказал Сатья Наделла, председатель и главный исполнительный директор Microsoft. «Мы опираемся на наше давнее облачное партнерство с SAP и объединяем мощь Microsoft 365 Copilot с решениями SAP SuccessFactors, чтобы трансформировать способы привлечения и развития наиболее важным ресурсом организаций — людьми».
Решение проблемы с навыками — одна из самых сложных проблем бизнеса на сегодняшний день
Сегодня во всем мире компании сталкиваются с растущими проблемами, поскольку им приходится преодолевать разрыв между навыками, которыми они обладают в своей рабочей силе, и навыками, которые им понадобятся в будущем. . Сокращение этого разрыва означает оптимизацию того, как они нанимают и нанимают новые таланты в условиях современного конкурентного рынка, а также то, как они проводят программы обучения и развития, чтобы помочь сотрудникам расти.
Сегодня эти функции требуют много ручной, повторяющейся работы и часто не достигают цели. Компании постоянно изобретают колесо каждый раз, когда создают новую должность, обновляют требования в зависимости от быстро меняющегося ландшафта навыков, следят за тем, чтобы должностные инструкции были конкурентоспособными на рынке, и разрабатывают вопросы для собеседования, чтобы раскрыть потенциал каждого кандидата.
Еще одна проблема заключается в сокращении разрыва между уникальными карьерными устремлениями каждого сотрудника и возможностями перекрестного обучения и повышения квалификации, предлагаемыми организацией. Благодаря сегодняшнему объявлению Microsoft и SAP будут сотрудничать, чтобы позволить клиентам SAP воспользоваться преимуществами генеративного искусственного интеллекта, чтобы привлечь наиболее квалифицированных кандидатов на ключевые роли и генерировать персонализированные идеи, чтобы поддерживать их вовлеченность после того, как они приступят к работе.
Оптимизация найма и обучения сотрудников
В рамках этого сотрудничества и использования SAP API службы Azure OpenAI SAP и Microsoft будут совместно работать над новыми возможностями, которые оптимизируют процессы найма и развития сотрудников, в том числе:
- Рекрутинг : SAP будет использовать API службы Azure OpenAI и данные из решений SAP SuccessFactors для создания убедительных и целенаправленных описаний вакансий.
Благодаря интеграции между решением SAP SuccessFactors Recruiting и Microsoft 365 лидеры по персоналу смогут уточнять описания вакансий с помощью Copilot в Microsoft Word с дополнительным содержимым и проверками для выявления предвзятости. Затем окончательные описания должностей будут опубликованы в решениях SAP SuccessFactors для завершения рабочего процесса, при этом руководителям не придется прерывать свой обычный рабочий процесс. SAP также будет использовать Azure OpenAI Service API, чтобы предлагать интервьюерам в Microsoft Teams подсказки с предлагаемыми вопросами на основе резюме кандидата, описания работы и аналогичных вакансий. - Learning : интеграция между решениями SAP SuccessFactors и Microsoft Viva Learning позволит сотрудникам использовать Copilot в Viva Learning для выполнения запросов на естественном языке для создания персонализированных рекомендаций по обучению на основе данных и учебных курсов в решениях SAP SuccessFactors, которые соответствуют карьере сотрудника и цели развития. По завершении обучения портфолио SAP SuccessFactors будет автоматически обновляться, предоставляя компаниям актуальное представление о ландшафте навыков в их организации. Это усовершенствование основано на уже имеющейся надежной интеграции с контентом, назначением, разрешениями и синхронизацией единого входа, доступной уже сейчас, а также на автоматизированной настройке администрирования, доступной клиентам позднее в этом году.
Благодаря интеграции между решением SAP SuccessFactors Recruiting и Microsoft 365 лидеры по персоналу смогут уточнять описания вакансий с помощью Copilot в Microsoft Word с дополнительным содержимым и проверками для выявления предвзятости. Затем окончательные описания должностей будут опубликованы в решениях SAP SuccessFactors для завершения рабочего процесса, при этом руководителям не придется прерывать свой обычный рабочий процесс. SAP также будет использовать Azure OpenAI Service API, чтобы предлагать интервьюерам в Microsoft Teams подсказки с предлагаемыми вопросами на основе резюме кандидата, описания работы и аналогичных вакансий.
По завершении обучения портфолио SAP SuccessFactors будет автоматически обновляться, предоставляя компаниям актуальное представление о ландшафте навыков в их организации. Это усовершенствование основано на уже имеющейся надежной интеграции с контентом, назначением, разрешениями и синхронизацией единого входа, доступной уже сейчас, а также на автоматизированной настройке администрирования, доступной клиентам позднее в этом году.Богатая база данных для эффективного ИИ
Учитывая глобальное присутствие SAP, огромное количество данных компании обеспечивает потенциал для значительного расширения возможностей крупноязыковых моделей во многих отраслях. Таким образом, сегодняшнее объявление также является образцом того, как инструменты ИИ могут работать для повышения эффективности данных и систем в любой области.
Ответственный подход к ИИ
SAP AI придерживается самых высоких отраслевых стандартов в отношении ответственного ИИ.
Он прозрачен, поэтому организации могут понять, как он делает выводы и строит рекомендации. Он уважает конфиденциальность конфиденциальных данных и помогает избежать предвзятости. Как одна из первых компаний, которая определила руководящие принципы использования ИИ в своем программном обеспечении, SAP работает с ведущими экспертами по этике в рамках своей консультативной группы по этике ИИ, чтобы изучить последствия развертывания ИИ на предприятии.
О SAP
Стратегия SAP заключается в том, чтобы помочь каждому бизнесу работать как интеллектуальное, устойчивое предприятие. Являясь лидером на рынке корпоративного прикладного программного обеспечения, мы помогаем компаниям всех размеров и во всех отраслях работать с максимальной отдачей: клиенты SAP генерируют 87 % от общего объема мировой торговли. Наши технологии машинного обучения, Интернета вещей (IoT) и передовые аналитические технологии помогают превратить бизнес клиентов в интеллектуальные предприятия.
SAP помогает дать людям и организациям глубокое понимание бизнеса и способствует сотрудничеству, которое помогает им оставаться впереди своих конкурентов. Мы упрощаем технологии для компаний, чтобы они могли использовать наше программное обеспечение так, как они хотят, без сбоев. Наш комплексный набор приложений и услуг позволяет корпоративным и государственным клиентам в 25 отраслях по всему миру работать с прибылью, постоянно адаптироваться и вносить свой вклад. Благодаря глобальной сети клиентов, партнеров, сотрудников и идейных лидеров SAP помогает миру работать лучше и улучшать жизнь людей. Для получения дополнительной информации посетите сайт www.sap.com.
Источник: SAP
Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения вашего опыта. Мы предполагаем, что вы согласны с этим, но вы можете отказаться, если хотите. Принять Подробнее
Лауреат премии Тьюринга Джек Донгарра размышляет о карьере в преддверии ISC
Выбор Джека Донгарры в качестве получателя премии Премия Тьюринга 2021 года стала заслуженным признанием его неоценимого вклада в область высокопроизводительных вычислений.
Его новаторская работа в области разработки численных алгоритмов, методов параллельных вычислений и оценки производительности помогла прикладному программному обеспечению пройти через 40 лет развития аппаратного обеспечения высокопроизводительных вычислений. Награда пришла, когда Донгарра собирался уйти на пенсию.
Несмотря на то, что он отошел от своей основной работы в Университете Теннесси, Ноксвилле и Национальной лаборатории Ок-Риджа, его работа заложит фундамент для следующего поколения ученых-компьютерщиков. В знак признания этого начинания была учреждена новая премия ISC High Performance Jack Dongarra Early Career Award и серия лекций, первая из которых состоится во время ISC 2023. Серия была разработана, чтобы привлечь внимание к исключительной работе многообещающих ученых и инженеров. в пространстве HPC. «Я надеюсь стать образцом для подражания для этих молодых исследователей в этой области», — поделился он.
В недавнем интервью руководитель группы связи ISC Нагес Сислак попросил Донгарру рассказать о своей карьере, о том, что побудило его пойти по этому пути, и о том, что может ожидать его работу в будущем.
Нагес Зислак: Начнем с ACM 2021 A.M. Премия Тьюринга. Что для вас значит это признание?
Джек Донгарра : Я был в шоке, когда мне сказали, что я стану лауреатом года. И, честно говоря, я до сих пор не могу прийти в себя. Я знаю обо всех прошлых лауреатах премии Тьюринга; Я учился из их книг, я читал их статьи и использовал их теоремы и методы. Так что быть в этом классе людей потрясающе! И, конечно же, я должен отдать должное поколениям коллег, студентов и сотрудников, которые помогли мне и повлияли на меня на протяжении многих лет, чтобы добиться этого признания. Это достигается наличием отличной группы людей и наставников, которые могут подтолкнуть вас в правильном направлении. Я надеюсь, что смогу оправдать все величие, признанное Премией Тьюринга, и стать образцом для подражания, как многие из прошлых лауреатов, для следующего поколения ученых-компьютерщиков.
Sieslack: Что вызвало у вас интерес к изучению компьютерных наук и карьере в области высокопроизводительных вычислений? Где и как все началось?
Dongarra : Будучи студентом, я работал над EISPACK, программным пакетом, предназначенным для решения задач на собственные значения.
Моя роль заключалась в том, чтобы помогать разрабатывать тестовые задачи и следить за тем, чтобы все работало правильно. Это была замечательная среда. Потом я закончила магистратуру, и мне предложили работу.
LINPACK был проектом, финансируемым NSF в конце 70-х годов, в котором участвовали исследователи из Аргонны, Университета Нью-Мексико, Калифорнийского университета в Сан-Диего и Университета Мэриленда. Цель состояла в том, чтобы разработать пакет программного обеспечения для решения систем линейных уравнений, основанный на современных алгоритмах, который был бы портативным, надежным, с повышенной производительностью и предоставлял эффективные решения для научных компьютерных архитектур, используемых в то время. . Чтобы измерить эффективность, я разработал тест для измерения производительности компьютера при работе с программным обеспечением LINPACK, который стал тестом LINPACK. Он появился в таблице в Руководстве пользователя LINPACK.
Вместе с моими коллегами из Германии, Хансом Мейером и Эриком Стромайером, мы составили первый Top500 в 1993 году.
До этого у Ганса был список самых быстрых компьютеров, а у меня был тест, который оценивал эти компьютеры; Ганс обратился ко мне с предложением собрать его воедино и назвать Top500.
Программные пакеты, в разработке которых я принимал участие, нашли свое место в структуре решения задач вычислительной науки. По мере того, как компьютерные архитектуры со временем развиваются, от скалера к вектору, к многоядерным, к распределенной памяти и к гибридным архитектурам, программные пакеты одними из первых адаптируются к изменениям. Таким образом, программные пакеты должны быть переписаны, чтобы соответствовать архитектуре.
Это видно по эволюции и развитию пакетов. EISPACK был разработан для скалярных компьютеров, а LINPACK — для векторных архитектур; LAPACK и BLAS для использования на компьютерах с кэшем и общей памятью; ScaLAPACK и MPI предназначались для архитектур с распределенной памятью, а PLASMA и MAGMA разрабатывались по мере того, как потребность в многоядерных и аппаратных ускорителях (GPU) входила в компьютерную среду.
И сегодня мы работаем над SLATE, который решает проблемы экзафлопсных вычислений. Попутно возникает необходимость оценки производительности, и именно здесь тесты вписываются в картину.
Донгарра : Я планировал стать учителем и преподавать науку старшеклассникам. Это был мой план, когда он поступил в Чикагский государственный колледж, который к тому времени, когда я закончил учебу в 19 лет, стал Чикагским государственным университетом.72. Во время учебы я начал увлекаться компьютерами. Когда я был на последнем курсе, профессор физики Харви Лефф предложил ему пройти стажировку в соседней Аргоннской национальной лаборатории, где я мог бы получить некоторый опыт работы с компьютером.
Там я присоединился к группе, разрабатывающей EISPACK, программную библиотеку для вычисления собственных значений, компонентов линейной алгебры, которые важны для моделирования химии и физики.
Это был головокружительный опыт. «На самом деле я не был потрясающим, выдающимся учеником, — вспоминает Донгарра. «Меня бросили в группу из 40 или 50 человек со всей страны, которые приехали из лучших университетов, и я должен был смешаться с ними». Его наставником стал руководитель проекта Брайан Смит. «Он был очень, очень терпелив со мной. У меня не было большого опыта работы с компьютерами, и он уделял мне внимание и вел меня вперед».
Опыт изменил мои планы. Получив степень по математике, я поступил на магистерскую программу по информатике в Иллинойсском технологическом институте. Это было началом моей карьеры, когда я помогал внедрять высокопроизводительные вычисления, создавая программные библиотеки, которые позволяли запускать программы на различных процессорах.
Зислак: Приступим к работе. Ваш тест LINPACK стал основой для проекта Top500. Как вы думаете, почему эта пара оказалась настолько успешной?
Dongarra : тест LINPACK постоянно используется с 1970-х годов.
Он был рожден по необходимости, потому что он мог быстро проверить производительность векторных подпрограмм, что служило хорошим приближением производительности для остальной части библиотеки LINPACK. Благодаря характеру реализации эталонный тест LINPACK также служил аппроксимацией первого порядка для других кодов. Частично это связано с хорошо сбалансированным аппаратным обеспечением того времени, которое предлагало достаточную пропускную способность для каждой операции с плавающей запятой. С годами закон Мура нарушил баланс между вычислительными ресурсами и пропускной способностью, что привело к возникновению стены памяти.
Чтобы переоценить потребности приложений в этом новом и другом аппаратном режиме, стоит взглянуть на вычислительное моделирование. Многие вычислительные модели включают диффузию тепла, электромагнетизм и гидродинамику. В отличие от LINPACK, который тестирует производительность операций с плавающей запятой, эти реальные приложения основаны на дифференциальных уравнениях в частных производных (PDE), которые управляют непрерывными представлениями физических величин, таких как скорость частиц, импульс и т.
д. Эти PDE включают разреженные (не плотные) матрицы, которые представляют трехмерное вложение сетки дискретизации. В то время как размер разреженных данных заполняет доступную память для размещения интересующих моделей моделирования, большинство методов оптимизации, которые помогают достичь почти пиковой производительности в вычислениях с плотной матрицей, лишь незначительно полезны в вычислениях с разреженными матрицами, происходящих из PDE.
Тест Top500 LINPACK можно охарактеризовать как плотную матрицу, выполняющую плотные операции. Машины, которые эффективно выполняют операции с плавающей запятой, будут хорошо выглядеть в этом тесте, хотя большинство реальных задач на самом деле не требуют этого.
Итак, мы разработали эталон, который называется высокопроизводительным сопряженным градиентом, или HPCG. HPCG решает матричные задачи не прямым подходом — не на основе умножения матриц, где, если у вас есть две матрицы грубого порядка n, количество операций равно n3, а количество перемещаемых данных — всего n2.
Вместо этого HPCG использует итеративный подход, который манипулирует разреженными матрицами, что лучше показывает характеристики оборудования с точки зрения реальных приложений.
Для сравнения: если бы мне пришлось запускать тест Top500 на компьютере, я бы ожидал, что производительность достигнет примерно 75% от теоретического пика. Бенчмарк HPCG показывает производительность около 3% от теоретического пика. Это наш «маленький грязный секрет»: большинство приложений далеко не достигли теоретического пика этих высокопроизводительных компьютеров. Тем не менее, это хороший способ выявить проблемы с производительностью и посмотреть, как мы можем решить и улучшить ситуацию.
У нас есть ряд тестов для измерения производительности: HPL, HPCG, а также HPL-MxP.
Зислак: Как бы вы хотели, чтобы будущие исследователи развивали вашу работу? Есть ли другие направления, которые, по вашему мнению, следует изучить?
Донгарра : Что ж, всегда есть что-то новое, что можно узнать и использовать для решения текущих задач.
Мне посчастливилось работать с невероятно талантливым международным сообществом людей на протяжении многих лет над разработкой алгоритмов, программного обеспечения и стандартов, которые помогли сформировать область вычислительной науки. И эта работа не могла бы состояться без этих людей.
Наличие учеников играет важную роль в этом отношении, потому что это помогает нам продвигаться вперед и исследовать несколько направлений. Мы пытаемся проводить исследования, а не только разработки, а это означает, что нам нужно экспериментировать и нам нужно терпеть неудачи, потому что это важная часть процесса обучения. Иногда наши студенты приходят ко мне в поисках исследовательской задачи для работы, и когда я даю им задачу, они сразу же говорят мне, что не знают, как это сделать. И я говорю: «Это идеально. Именно в этом суть. Я бы не доставил вам проблем, если бы вы уже знали, как это сделать». Вот где волнение, изучение новых вещей и преодоление препятствий.
Торстен Хефлер, восходящая звезда в области высокопроизводительных вычислений, стал первым лауреатом премии Джека Донгарра за раннюю карьеру.
